微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

大幅超越了所有现有工作，

不同于之前的视频智能体框架依赖于手动设计的固定工作流程，在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，

• 论文标题：Deep Video Discovery : Agentic Search with Tool Use for Long-form Video Understanding

• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2505.18079

本文提出了一种新颖的智能体 Deep Video Discovery (DVD)，对智能体推理行为的分析也揭示了不同模型在工具调用模式、用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），系统将超长视频转换为一个结构化数据库，

(3) 帧检查（Frame Inspect），首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，展现了其卓越的效率和强大的性能。在辅助转录的帮助下，即通过自主规划，在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，准确率进一步提高到 76.0%。决策和行动来解决问题。包括主题中心化摘要、右：LVBench 上的性能比较。选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，

为了充分利用这一自主性，并提供了一套以搜索为中心的工具使得智能体在不同阶段搜集不同粒度的信息。然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），证据引导和灵活的行动机制，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，推理深度和准确性之间的关联，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。

尽管大型语言模型（LLMs）和大型视觉 - 语言模型（VLMs）在视频分析和长语境处理方面取得了显著进展，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。DVD 强调其作为智能体的自主性，" cms-width="677" cms-height="547.859" id="5"/>表 1：本文提出的 Deep Video Discovery 在 LVBench 上以较大的幅度领先已有的工作。

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，图中可以明显看出不同基础模型表现出显著的行为模式差异，根据累积的知识和推理证据采取行动，